KI vs. Authentizität – was bleibt noch für mich?
Wie wir mit KI arbeiten, entscheidet darüber, ob sie unsere Kreativität erweitert oder unseren eigenen Denkprozess verkürzt.
Manchmal entsteht im Umgang mit KI ein seltsames Gefühl von Druck. Alles soll schneller gehen. Ein Textentwurf in Sekunden, zehn Ideen auf Knopfdruck, ein Workshopkonzept in wenigen Minuten. Wenn eine KI all das leisten kann, warum sollten wir dann noch lange über einem leeren Dokument sitzen?
Genau darin liegt aber eine interessante Frage: Was passiert eigentlich mit unserem eigenen Denken, wenn die KI immer früher in den Arbeitsprozess einsteigt?
Denn die Sorge ist nicht unbedingt, dass KI uns irgendwann das Denken komplett abnimmt. Viel subtiler ist die Befürchtung, dass wir selbst immer weniger denken, ohne es überhaupt zu merken. Dass wir träge werden. Dass wir Vorschläge übernehmen, weil sie plausibel klingen. Und dass wir irgendwann gar nicht mehr erkennen, wenn etwas nicht stimmt.
Mit genau diesem Spannungsfeld haben wir uns in unserer letzten Lunch Session „KI vs. Authentizität – was bleibt noch für mich?“ beschäftigt.
Das Problem beginnt vielleicht früher, als wir denken
Wenn wir über KI und Denkfaulheit sprechen, wird schnell die Nutzung von KI selbst zum Problem erklärt. Doch so einfach ist es meist nicht.
Nicht die KI-Nutzung an sich macht denkfaul, sondern der Modus, in dem wir sie nutzen. Eine entscheidende Frage ist dabei, wann die KI in unseren Prozess kommt.
Nehmen wir beispielsweise an, wir sollen ein neues Lernangebot entwickeln. Wir könnten zunächst selbst überlegen: Was ist eigentlich das Ziel? Für wen entwickeln wir? Was wissen wir über die Zielgruppe? Was könnte funktionieren – und was vielleicht gerade nicht?
Oder wir öffnen direkt einen Chatbot und schreiben: „Entwickle mir ein Konzept für ein zweistündiges Seminar zum Thema XY.“
Das Ergebnis kann durchaus gut sein. Aber ab diesem Moment reagieren wir bereits auf die Struktur, die Begriffe und die Annahmen der KI. Vielleicht verändern wir ihren Vorschlag noch an vielen Stellen. Trotzdem bewegen wir uns häufig innerhalb des Rahmens, den die erste Antwort gesetzt hat.
Das ist besonders interessant, weil wir uns dabei weiterhin als diejenigen erleben, die gestalten. Wir entscheiden schließlich, was wir übernehmen und was nicht. Gleichzeitig hat die KI aber möglicherweise schon festgelegt, worüber wir überhaupt nachdenken.
KI kann, aber wir können
In unserer Lunch Session haben wir deshalb einmal ganz bewusst gegenübergestellt, welche Aufgaben KI besonders gut übernehmen kann und welche Rolle bei uns als Lerngestalter bleibt.
KI kann…
- Möglichkeiten erzeugen
- Varianten formulieren
- Material strukturieren
- Muster erkennen
- Perspektiven simulieren
- erste Entwürfe produzieren
Wir als Lergestalter:innen…
- klären die Absicht
- kennen den Kontext
- treffen Entscheidungen
- setzen Qualitätsmaßstäbe
- erkennen sensible Stellen
- tragen Verantwortung
- entscheiden, was tatsächlich passend ist
Das klingt zunächst selbstverständlich. Aber gerade die scheinbar kleinen Unterschiede sind entscheidend. Denn eine KI kann uns beispielsweise fünfzig mögliche Ideen liefern. Welche davon passt aber zu den Menschen, für die wir gestalten? Welche widerspricht unserem pädagogischen Verständnis? Welche übersehen wir gerade, weil sie uns zu selbstverständlich erscheint?
Dabei hat sich auch in unserer Lunch Session ein neues Feld eröffnet. Viele der Teilnehmenden berichteten, dass KI, durch die schier unendlichen Möglichkeiten, für sie oft erschlagend wirkt.
So muss oft abgewogen werden. Wann spart mir KI tatsächlich Arbeit und wann verschiebt sie die Arbeit nur ans Ende?
KI ist besonders gut im nächsten Schritt
Auch die Forschung zur Zusammenarbeit von Mensch und KI liefert hierzu interessante Hinweise. Bei klassischen Ideenaufgaben kann KI sehr viele originell wirkende Vorschläge produzieren. In gemeinsamer kreativer Arbeit scheint sie jedoch besonders gut darin zu sein, schrittweise neue und anschlussfähige Ideen hervorzubringen. Das wirklich radikal Neue entsteht dadurch nicht automatisch.
Vielleicht ist genau das eine Stärke und gleichzeitig eine Grenze.
KI kann uns dabei helfen, eine Idee weiterzuentwickeln. Sie kann Varianten erzeugen, Verbindungen herstellen und Perspektiven anbieten. Aber wenn wir nur auf das reagieren, was bereits vorgeschlagen wurde, bleiben wir möglicherweise zu nah am bestehenden Denkrahmen.
Für kreative Arbeit bedeutet das: Manchmal brauchen wir zuerst einen Moment, in dem noch niemand, auch keine KI, sagt, was als Nächstes passieren soll.
Was passeiert, wenn KI selbst zum künstlerischen Werkzeug wird?
Dass diese Frage nicht nur für Texte, Lernkonzepte oder Büroarbeit relevant ist, zeigen zahlreiche Beispiele aus Kunst und Forschung.
Ein besonders eindrückliches Beispiel ist die Vesuvius Challenge. Forschende der Universität Würzburg konnten mithilfe von Machine Learning den Titel und Autor einer über 2.000 Jahre alten, verkohlten Papyrusrolle aus Herculaneum entschlüsseln. Ein KI-Modell wurde darauf trainiert, kleinste Tintenspuren in CT-Scans zu erkennen. Auf diese Weise konnte das Werk Über die Laster des Philosophen Philodemus identifiziert werden. Hier ersetzt KI nicht einfach menschliche Arbeit. Sie macht etwas sichtbar, das vorher kaum zugänglich war.
Ein anderes Beispiel findet sich in der Kunst: Pierre Huyghes Installation „UUmwelt“ beschäftigt sich mit der Frage, wie KI menschliche Wahrnehmung interpretieren kann. Gehirnaktivität einer Person, die sich bestimmte Bilder vorstellt, wird dabei mithilfe von fMRI aufgezeichnet und durch ein neuronales Netzwerk in visuelle Rekonstruktionen übersetzt. Das Ergebnis ist kein exaktes „Lesen“ von Gedanken, sondern eine Reihe möglicher, teilweise surrealer Annäherungen.
Und natürlich gibt es auch die inzwischen bekannten Beispiele von KI-generierter Kunst.
Das „Portrait of Edmond de Belamy“ des Pariser Kollektivs Obvious wurde 2018 bei Christie’s für rund 432.500 US-Dollar versteigert. Schon Jahrzehnte zuvor hatte allerdings der Künstler Harold Cohen mit AARON ein computergestütztes System entwickelt, das eigenständig Kunst generieren konnte.
Auch „The Next Rembrandt“ von 2016 zeigt, wie weit eine solche Auseinandersetzung gehen kann. Für das Projekt analysierte eine KI hunderte Rembrandt zugeschriebene Gemälde und untersuchte unter anderem Gesichtszüge, Proportionen, Farben und Pinselstriche. Anschließend entstand ein neues Porträt im Stil Rembrandts, das schließlich mithilfe eines 3D-Druckers in mehreren Farbschichten hergestellt wurde.
Die Fotografin Lindsay Adler formuliert eine ähnliche Verschiebung: Es geht nicht darum, dass Menschen unbedingt „besser als KI produzieren“ müssen.
Vielleicht geht es vielmehr darum, genauer zu sehen, auszuwählen, einzuordnen und zu entscheiden.
Das ist auch für Bildung und Lerngestaltung relevant. Denn wenn KI immer besser darin wird, erste Entwürfe zu produzieren, wird die Fähigkeit, gute Fragen zu stellen, Kontext zu verstehen und Qualität zu beurteilen, nicht weniger wichtig, sondern wichtiger. Wir müssen dann nicht unbedingt lernen, schneller fünfzig Ideen zu produzieren. Wir müssen lernen, zu erkennen, welche Idee überhaupt eine Chance verdient.
Eine "Tiefe Stunde" für das eigene Denken
Expert:innen schlagen verschiedene Gegenmittel zur digitalen Reizüberflutung vor. So auch der Neurologe Volker Busch mit: die „Tiefe Stunde“.
In seinem Buch Kopf frei empfiehlt er, sich regelmäßig eine begrenzte Zeit vollständig aus digitalen Kommunikationskanälen zurückzuziehen. Kein Smartphone, kein Chatbot, keine E-Mails, keine Messenger. Stattdessen: beobachten, konzentriert arbeiten oder die Gedanken schweifen lassen.
Dabei unterscheidet Busch drei Formen.
- Die Tiefe Stunde der Selektion
Hier geht es darum, die eigene Wahrnehmung zu schärfen. Wir beobachten bewusst unsere Umgebung, achten auf Details und nehmen uns Zeit, Dinge wirklich wahrzunehmen. Gerade im Alltag, in dem ständig neue Informationen auf uns einprasseln, ist das überraschend anspruchsvoll.
- Die Tiefe Stunde der Konzentration
Eine einzige anspruchsvolle Aufgabe steht im Mittelpunkt. Kein Multitasking, keine nebenbei beantworteten Nachrichten. Das kann beispielsweise bedeuten, eine Strategie auszuarbeiten, ein Fachbuch zu lesen oder über ein komplexes Problem nachzudenken.
Entscheidend ist, dass es sich nicht um reine Routinearbeit handelt.
- Die Tiefe Stunde des Abschweifens
Und dann gibt es noch etwas, das in unserer produktivitätsorientierten Arbeitswelt fast schon verdächtig klingt: nichts Bestimmtes tun. Gedanken dürfen abschweifen. Verbindungen entstehen lassen. Ohne Ziel, ohne Prompt, ohne Ergebnisvorgabe.
Vielleicht fällt einem dabei plötzlich eine Idee ein, die man bei einer gezielten KI-Abfrage nie eingegeben hätte.
Fazit
Vielleicht brauchen wir deshalb weniger Regeln dafür, ob wir KI verwenden dürfen und mehr Aufmerksamkeit dafür, wann und wie wir sie verwenden.
Ein einfacher Prüfstein kann dabei helfen:
Vorher:
Was denke oder vermute ich selbst?
Währenddessen:
Was überzeugt mich und warum?
Nachher:
Was übernehme ich, was verändere ich, was verwerfe ich?
Und noch eine Frage ist besonders hilfreich:
Könnte dieser Text genauso gut von hundert anderen Menschen kommen?
Wenn die Antwort ja lautet, lohnt es sich vielleicht, noch einmal einen Schritt zurückzugehen. Was ist eigentlich meine Perspektive? Was habe ich erlebt? Was finde ich überraschend? Wo widerspreche ich? Welche Entscheidung würde ich anders treffen als die KI?
Zum Thema: Wie verändert sich Lerngestaltung, wenn KI immer selbstverständlicher Teil unserer Arbeit wird? Gibt es eine Podcastfolge von uns.
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Beitragsbild: Illustration erstellt mit Unterstützung von KI (recraft.ai)
